【摘 要】
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针对暖通空调等一类时变多输入多输出非线性过程控制系统,采用神经网络作为优化反馈控制器求解优化反馈解,并利用预测控制滚动优化能够克服干扰和不确定性影响的优势,采用基
【机 构】
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北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,北京建筑工程学院电气工程与自动化系
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针对暖通空调等一类时变多输入多输出非线性过程控制系统,采用神经网络作为优化反馈控制器求解优化反馈解,并利用预测控制滚动优化能够克服干扰和不确定性影响的优势,采用基于Hamilton-Lagrange方法和预测滚动优化算法训练多层前向神经网络,同时对系统中某些不能直接测量且受到多种因素影响、计算复杂的时变参数也利用神经网络进行预测,以实现对象特性的实时预测.利用该控制方法对某变风量暖通空调模型进行了仿真,优化指标取舒适性指标和耗能量之和.仿真结果表明,采用此方法,在模型不确定和存在外在干扰的情况下可以得到较
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